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DML（Decentralized Machine Learning）基礎設施將應用於設備機器學習、區塊鏈和聯邦學習技術。它釋放了未開發的數據使用，沒有提取和處理機器學習的空閑處理能力。算法將由開發者社區通過市場來實現，從而產生來自外圍的創新。
無需數據提取的設備上機器學習
在單個設備中利用未利用的私有數據進行機器學習，同時保護隱私。
從外圍釋放創新
通過創建開發者社區和算法市場競爭來釋放創新。
連接數十億設備的空閑處理能力
利用所有連接設備的處理能力來運行機器學習算法。
大規模參与機器學習培訓
創建算法培訓者社區，以通過集體努力來改進算法。
多區塊鏈的採用和互操作性
跨多鏈通信以實現與區塊鏈無關的協議。
將權力歸還給生態系統所有者
通過區塊鏈和令牌化避免少數寡頭的集中化和控制。
在DML Algo Marketplace中搜索，請求和列出機器學習算法；
創建機器學習應用程序請求並選擇相關的個人設備所有者進行私有數據訪問；
將機器學習算法部署到智能設備中；
在DML App中以空閑處理能力運行機器學習算法；
從DML App提交機器學習結果（原始數據保留在設備中）；
生成匯總的機器學習預測分析報告；
DML令牌中的智能合約交易，用於機器學習模型。
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